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Mehr InfosBachelorarbeit, 2006, 61 Seiten
Bachelorarbeit
1,3
Geschlossene Fonds zeichnen sich dadurch aus, daß die Anzahl ihrer ausgegebenen Anteilscheine bei Emission bereits festgelegt ist. Anteile können lediglich über oftmals wenig liquide Sekundärmärkte von Anlegern gekauft und veräußert werden. Eine fortlaufende Ausgabe und Rücknahme der Fondsanteile durch die KAG erfolgt nicht.[1] Geschlossene Fonds fallen zudem nicht unter das Investmentgesetz, was den Anlegern bezüglich Anlegerschutz von Nachteil sein kann. Oftmals werden geschlossene Fonds als sogenannte „Steuersparmodelle“ an Anleger mit hohem Grenzsteuersatz vertrieben, da unter Umständen Anfangsverluste der Fonds steuermindernd geltend gemacht werden können. Daher eigenen sich als Anlagegegenstände besonders Vermögenswerte mit hohen Anfangsinvestitionen wie Immobilien, Schiffe und Filmrechte.
Offene Fonds hingegen sind bezüglich der Anzahl ihrer Anteile nicht festgelegt. Hier können täglich Anteilscheine zu dem täglich von der KAG ermittelten Ausgabe- und Rücknahmepreis ausgegeben und zurückgenommen werden. Zudem hat der Anteilseigner eines offenen Fonds einen Anspruch auf Rücknahme seiner Anteile durch die Kapitalanlagegesellschaft.[2] Unter diese Kategorie fallen alle nach dem InvG zum Vertrieb in Deutschland zugelassenen Investmentfonds.
Man unterscheidet zwei Managementstile: Aktives und passives Fondsmanagement.
Während passiv gemanagte Fonds versuchen einen Index abzubilden, ist das Ziel der aktiv gemanagten Fonds einen zugrunde liegenden Vergleichsindex (Benchmark) zu übertreffen. Da passiv gemanagte Fonds aufgrund ihrer Ausgestaltung ihren Vergleichsindex theoretisch nicht schlagen können, ist gerade bei aktiv gemanagten Fonds die relative und risikoadjustierte Outperformance der Benchmark von vitaler Bedeutung.
Um einen Index passiv abzubilden stehen dem passiven Fonds mehrere Strategien zur Auswahl auf die in Kapitel 3.2.3 näher eingegangen wird. Der Anlageentscheidungs-prozess bei aktiven Fonds hingegen wird in zwei Hauptbereiche untergliedert: Die strategische Asset Allocation, die die Frage nach grundsätzlicher Gewichtung einzelner Länder, Branchen und Titel beantworten soll und längerfristig ausgelegt ist, sowie die taktische Asset Allocation, die sich damit auseinandersetzt günstige Ein- und Ausstiegs-chancen am Markt zu nutzen, sowie das Portfolio kurzfristig an Marktveränderungen anzupassen.
Ziel des aktiven Managements ist es durch gezieltes Abweichen von einer Benchmark (Mittels Festlegung des ex-ante Tracking Errors), eine Überrendite gegenüber dieser zu erzielen. Es ist demnach nicht das Hauptziel eine möglichste hohe absolute Performance zu erwirtschaften, sondern die relative Performance gegenüber der Benchmark ist hier von entscheidender Bedeutung.
Ein Investor wird nur bereit sein, die höheren Gebühren des aktiven Fondsmanagements zu tragen, wenn er sich durch die Leistungen des Fondsmanagements eine Outperformance des zugrunde liegenden Index verspricht. Hierbei muß auch das Risiko des Fonds im Blick behalten werden, da die Outperformance risikoadjustiert betrachtet werden muß. Dies bedeutet, dass Outperformance der aktiv gemanagten Geldanlage nicht durch Eingehen eines höheren Risikos als der Vergleichsindex durch Vereinnahmung höherer Risiko-prämien erkauft werden kann.
Die Benchmark wird vor Beginn des Investments festgelegt. Es handelt sich zumeist um einen Vergleichsindex, dessen Anlageuniversum und Risiko möglichst ähnlich dem des aktiv gemanagten Portfolios ist. Wenn eine repräsentative Benchmark gefunden ist, wird mittels des ex-ante Tracking Errors festgelegt wie Benchmarknah bzw. Benchmarkfern der Fonds gemanagt werden soll. Der Tracking Error drückt die prozentuale Abweichung des Fonds von seiner Benchmark aus. Je höher die mögliche Abweichung des Fonds von seinem Vergleichsindex sein kann, desto signifikanter kann im Nachhinein auch die Underperformance des Fonds ausfallen, wenn sich die Markterwartungen des Manage-ments nicht erfüllen sollten. Es existiert eine nicht geringe Anzahl von aktiv gemanagten Fonds mit relativ niedrigem Tracking Error. Von diesen Fonds kann auch nur eine indexnahe Entwicklung erwartet werden, hier sollte jedoch die Gebührenstruktur der Fonds auch dementsprechend „passiv“ ausfallen.
Im Rahmen der Selektion wird vorab die Anlagepolitik des Fonds festgelegt, d.h. welche Länder/ Branchen/ Märkte/ Titel/ Währungen mit welcher Gewichtung ausgewählt werden.
Die Auswahl erfolgt zumeist mittels Fundamentalanalyse oder quantitativen Methoden. Man unterscheidet zwei Analyseansätze im Rahmen der Fundamentalanalyse:
Top-down Ansatz[3]
Die Analyse wird von „Oben nach unten“ vorgenommen. Dies bedeutet, daß zuerst die verschiedenen Regionen und/ oder Branchen analysiert und gewichtet werden und danach die Betrachtung immer feiner wird, bis hin zur Betrachtung der Einzeltitelebene. Dies soll anhand eines Exempels verdeutlicht werden:
Beispiel: Weltweiter Aktienfonds
1. Auswahl einer geeigneten Benchmark: MSCI World (Gewichtung USA 55 Prozent, Europa 35 Prozent, Japan 10 Prozent)
2. Festlegung der Regionengewichtung: z.B. USA 50 (5 Prozent unter Benchmark (MSCI World)), Europa 45 Prozent (+10 Prozent), Japan 5 Prozent (-5 Prozent)
3. Auswahl der Branchengewichtung in den einzelnen Regionen
4. Einzeltitelselektion
Der entscheidende Vorteil des Top-down Ansatzes ist seine Übersichtlichkeit. Hier kann schon auf oberster Ebene die Diversifikation des Portfolios erfolgen und das Einzeltitelrisiko und Branchenrisiko begrenzt werden, es können aber auch wie beim obigen Beispiel bewusst Unter- bzw. Übergewichtungen eingegangen werden.
Bottom-up Ansatz:[4]
Bei dem Bottom-up Ansatz steht zuerst der Einzeltitel im Fokus der Analyse: Jeder Einzeltitel wird für sich, zumeist nach fundamentalen Kriterien ausgewählt. Hier wird ganz gezielt nach Wertpapieren gesucht, die aktuell am Markt unterbewertet sind.
Die Bewertung der Unternehmen ist stark von der Subjektivität der Analyse abhängig sowie von der Prognosefähigkeit der ausgewerteten Kriterien für die Zukunft (z.B: Prognose der zukünftig zu erwartenden Unternehmensgewinne, Dividendenpolitik, Auftragslage, Innovationskraft…). Durch Einzelauswahl der Wertpapiere können unter Umständen ungünstige Gewichtungen von z.B. Branchen, Ländern oder Währungen enstehen.
Um einen besseren Überblick über das Portfolio zu erhalten, sollten die einzelnen Ergebnisse am Ende wieder auf Branchen/ Marktsegment/ Länder/ Regionen Ebene aggregiert werden, um ein aussagekräftiges Gesamtbild des Portfolios zu erhalten und die Gewichtungen zu überprüfen.
Quantitative Methoden:
Bei den quantitativen Methoden handelt es sich um rein kennzahlenbasierte Ansätze, die Anlageentscheidungen aufgrund von mathematisch- statistischen Verfahren treffen. Diese Methoden zeichnen sich im Vergleich zur Fundamentalanalyse durch eine höhere Objektivität aus, da qualitative Faktoren wie z.B. Managementqualität oder Innovations-kraft komplett außen vor bleiben. Durch diese Verfahren wird die Subjektivität bei Anlageentscheidungen eliminiert, da diese nachvollziehbar und objektiv lediglich auf der Auswertung bestimmter, historischer Kennzahlen basieren.[5]
Diese Methoden können jedoch nicht nur in der Selektionsphase angewandt werden, auch für das Markttiming können quantitative Methoden genutzt werden, indem die Strategien an sich verändernde Märkte angepasst werden.
Das Ziel der Selektion ist durch bewusste Über- und Untergewichtung von Wertpapieren einen Mehrertrag gegenüber dem Vergleichsindex zu generieren.
Die taktische Asset Allocation wird genutzt, um die richtigen Ein- und Ausstiegszeitpunkte in einzelne Märkte, zu erkennen und zu nutzen, um das Portfolio an das sich beständig ändernde Marktumfeld anzupassen. Ziel ist es durch gutes Timing der Ein- und Ausstiegszeitpunkte einen zusätzlichen Beitrag zur Outperformance des Fonds zu leisten. Voraussagen über zukünftige Marktentwicklungen können aufgrund verschiedener Methoden gewonnen werden.
Um die zukünftige Entwicklung eines Aktienkurses zu prognostizieren wird oftmals die Chartanalyse[6] angewandt, die versucht, aus vergangenen Kursbewegungen von Wert-papieren Erkenntnisse für die Zukunft herzuleiten. Prämissen der Chartanalyse sind, dass sich die Wertpapierkurse in Trends bewegen und dass sich in Kurscharts bestimmte Muster erkennen lassen, die sich wiederholen. Theoretisch fundiert sind die Erkenntnisse aus der Chartanalyse nicht, dass diese in der Praxis trotz allem oft funktioniert, liegt wohl daran, dass viele Marktteilnehmer daran glauben und dementsprechend handeln (Massenpsycho-logisches Phänomen). Glauben diese beispielsweise, ein Verkaufssignal zu erkennen, werden sie ihre Bestände verringern, weil sie mit sinkenden Kursen rechnen. Infolgedessen sinkt bedingt durch die Verkäufe der Wertpapierkurs tatsächlich. Ein großes Problem der Chartanalyse ist, daß Trends und Muster meist erst im Nachhinein erkannt werden.
Erkenntnisse für das richtige Markttiming verspricht man sich ebenfalls von Indikatorenmodellen[7], die bestimmte Hinweise auf Entwicklungen von Wertpapieren liefern sollen. Beispielsweise kann man durch die Betrachtung der Anzahl von gestiegenen und gefallenen Wertpapieren Rückschlüsse auf die Entwicklung eines Index ziehen (Advance-Decline-Linien), Auswertungen über die Anzahl von Put und Call Optionen auf einen Index anfertigen (Put-Call-Ratio), um die Stimmung und Stimmungsumschwünge der Investoren festzustellen, oder die Dynamik einer Kursbewegung betrachten (Momentum).
In der Praxis führt der Versuch des Markttimings oft dazu, dass private sowie pro-fessionelle Investoren bei ihrem Einstieg schon hinter der positiven Entwicklung des Marktes zurückliegen, da diese den Trend erst erkennen müssen, um ihm folgen zu können. Somit liegen diese dann im Einstiegszeitraum bereits hinter der Entwicklung des Index. Umgekehrt ist der Ausstiegszeitpunkt aus einer Abwärtsbewegung oftmals später, so dass hier schon Verluste realisiert wurden. Im ungünstigsten Falle steigt ein Investor am Ende eines Aufwärtstrends in den Markt ein und am Ende eines Abwärtstrends aus. Zusätzlich entstehen an dieser Stelle unabhängig von Gewinn und Verlust Transaktions-kosten, die sich ebenfalls performancemindernd auswirken.
Ziel des passiven Managements ist es, eine zugrunde liegende Benchmark möglichst genau nachzubilden. Dies kann auf verschiedenem Wege geschehen: Entweder durch komplette Nachbildung des Index oder durch den Versuch, durch Kombination von weniger Wertpapieren als im Index enthalten sind, ein Portfolio zusammenzustellen, daß sich möglichst gleichläufig mit diesem entwickelt. Man spricht in diesem Falle von „Sampling“-Methoden. Bei kleineren Fondsvolumina bzw. breit gestreuten Indizes wie z.B. dem S&P 500, ist eine komplette Nachbildung oft nicht möglich und auch wenig sinnvoll, vor allem auch im Hinblick auf die Transaktionskosten, die auf Wertpapierebene anfallen.
Die tatsächliche Abweichung der Indexanlage vom Index, die erst am Ende einer Periode festgestellt werden kann, wird als Ex-Post Tracking Error bezeichnet. Je niedriger dieser prozentuale Wert ist, desto besser war die Abbildung des Index durch das passiv gemanagte Portfolio. Da bei passiven Managementstrategien der Index lediglich voll oder teilweise repliziert wird, entfällt hier der Aufwand für Research und aktive Management-Leistungen. Es sind nur Anpassungen des Portfolios nötig, wenn Wertpapiere den Index verlassen oder neu aufgenommen werden oder technische Korrekturen des Index erfolgen. Der geringere Aufwand des passiven Managements schlägt sich in den niedrigeren Gebühren für diese Fonds wider.
Für passive Investments ist die Benchmark immer der ihnen zugrunde liegende Index. Eine Outperformance ist grundsätzlich nicht möglich, da die Benchmark lediglich repliziert wird, sofern man von zufälliger „Outperformance“ durch Tracking Error[8] absieht. Der Fonds wird sich immer gleichläufig zu seiner Benchmark entwickeln und aufgrund der Gebühren wird die Performance des Portfolios zwangsläufig immer ein wenig unter der des Vergleichsindex liegen.
Um einen Index nachzubilden gibt es zwei Grundstrategien. Auf der einen Seite die Full-Replication-Strategie, die alle Wertpapiere des Index in gleicher Gewichtung enthält, sowie Sampling-Strategien, die zum Einsatz kommen, wenn sich eine vollständige Nachbildung des Index als schwierig erweist[9]. An dieser Stelle soll auf die beiden Strategien, sowie die synthetische Indizierung eingegangen werden.
Abbildung 3: Strategien zur Indexnachbildung[10]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Full-Replication
Bei der Full-Replication werden alle Indextitel proportional zu ihrer Gewichtung in das Portfolio aufgenommen. Durch die komplette Nachbildung des Index zeichnen sich Indexfonds, die die Full-Replication-Strategie anwenden durch einen relativ niedrigen Tracking Error im Vergleich zu anderen Indexnachbildungsstrategien aus. Jedoch gelingt es nicht, den Tracking Error vollständig zu eliminieren. Abweichungen vom Referenzindex können zum Beispiel durch folgende Probleme auftreten:
-Bei Performanceindizes wird eine zeitgleiche Reinvestition der Dividenden zum aktuellen Kurs unterstellt. In der Praxis ist dies kaum so durchführbar, da Wertpapierkurse Marktschwankungen unterliegen und zudem zwischen Extag und Zahltag der Dividende oft Time-Lags entstehen.
-Ein Index ist immer voll investiert, ein Indexfonds hingegen verfügt in der Praxis immer über einen Anteil liquider Mittel.
Problematisch ist bei der Full-Replication auch die relativ hohe Mindestinvestitionssumme, da sämtliche Wertpapiere mit ihrer Indexgewichtung angeschafft werden müssen. Bei Indizes mit sehr vielen Werten, kann die Umsetzung schwierig werden. Zudem entstehen bei jedem Wertpapiertrade Transaktionskosten, die die Rendite des Fonds ebenfalls schmälern. Je größer das Portfolio ist, desto höher ist auch sein Verwaltungsaufwand (Reinvestition von Erträgnissen, Abwicklung von Corporate Actions, Wertpapier-verwahrung).
Abschließend läßt sich festhalten, dass sich die Full-Replication Methode lediglich bei großen Portfolios anbietet, die genügend Volumen haben, um die Wertpapierpositionen proportional zum Index aufzubauen. Jedoch sollte die Aktienanzahl im Index relativ überschaubar bleiben und keine illiquiden Papiere beinhalten, die bei Kauf und Verkauf große Kursschwankungen aufweisen können. Überzeugend bei diesem Verfahren ist der relativ niedrige Tracking Error, größter Nachteil die anfallenden Transaktionskosten.[11]
Synthetische Indizierung
Bei der synthetischen Indizierung, wird ein Index allein durch den Einsatz von Derivaten nachgebildet. Die Umsetzung dieser Strategie erfolgt durch den Kauf von Indexfutures sowie einer Geldmarktanlage (das Kapital wird erst zum Fälligkeitstermin der Futures benötigt und kann zwischenzeitlich am Geldmarkt angelegt werden), um die Rendite und das Risiko des Index synthetisch nachzubilden. Es wird unter der Prämisse des vollkommenen Kapitalmarktes angenommen, dass sich der Kurs des Futures analog dem des Index entwickelt (Arbitragefreiheit). Durch den Kauf der Futures entsteht ein Anspruch auf Zahlung in Höhe des zukünftigen Standes des Index.[12]
Die Vorteile dieser Strategie liegen sicherlich in der einfachen Umsetzung und vor allem auch in dem geringen Mindestanlagevolumen, ab dem bereits von der vollen Indexentwicklung profitiert werden kann. Nachteile stellen die Verfügbarkeit von Futures auf Indizes dar (Es existieren nicht für alle Indizes passende Futures), sowie das Entstehen von Roll-Over-Kosten, da Futures eine relativ kurze Laufzeit aufweisen (Futures müssen vierteljährlich gerollt werden). Unter realen Bedingungen kann es durchaus auch zu abweichenden Bewertungen des Futures im Verhältnis zum Index kommen, die Arbitragemöglichkeiten bieten. In liquiden Märkten ist dieser Effekt allerdings zu vernachlässigen, da die Arbitragemöglichkeiten gering und von relativ kurzer Dauer sind, da die Marktteilnehmer diese sofort nutzen und dadurch eliminieren.
Sampling
Bei Sampling-Techniken wird versucht, einen Index durch Kauf einiger repräsentativer Indexwerte nachzubilden. Auf zwei spezielle Sampling-Techniken wird an dieser Stelle kurz eingegangen:
Stratified Sampling
Hier werden die Einzeltitel aus dem Index nach heuristischen (vereinfachten) Kriterien ausgewählt. Zuerst wird untersucht, welche Einzeltitel einen relativ großen Einfluß auf die Indexentwicklung haben. Werte, die wenig Einfluß auf den Index haben, werden aus Vereinfachungsgründen vernachlässigt. Danach werden einzelne Charakteristika heraus-gestellt, die die Indexperformance erklären. Anhand dieser Charakterististika werden die einzelnen Wertpapiere nun in möglichst homogenen Gruppen gruppiert und es wird davon ausgegangen, daß die Wertpapiere innerhalb einer Gruppe substituierbar sind. Diese Gruppen werden als „Zellen“ bezeichnet. In einer zweidimensionalen Zellstruktur werden zwei Charakteristika berücksichtigt. Oft handelt es sich um die beiden Kriterien Branche und Kapitalisierung, jedoch können auch mehrere Dimensionen bzw. andere Kriterien verwendet werden. Da die Wertpapiere innerhalb einer Zelle durch einander ersetzt werden können, werden weniger Wertpapiere für das Index Tracking benötigt.[13]
Sampling-Strategien überzeugen durch die geringere Anzahl von Wertpapieren als der Index, dies bedeutet gerade bei sehr großen Indizes mit einigen hundert Wertpapieren (z.B. S&P 500) geringerer Verwaltungsaufwand sowie geringere Transaktionskosten. Allerdings muß hierbei auch ein größerer Tracking Error in Kauf genommen werden. Diese Alternative eignet sich vor allem für mittelgroße Portfolios, da hier zwar eine ganze Anzahl an Einzelwerten (mindestens einer pro Zelle) vorgehalten werden muß, aber die Strategie immerhin mit deutlich weniger Einzeltiteln als der zugrunde liegende Index auskommt.
Optimized-Sampling
„Die Zielsetzung der Ansätze des Optimized-Sampling besteht in der Ermittlung einer optimalen Wertpapierauswahl, mit der sich das Indexverhalten bestmöglich erklären lässt“[14].
Bei dieser Methode können Portfolios mit Hilfe eines Computers anhand verschiedener Bedingungen optimiert werden. Bedingung kann zum einen sein, den Tracking Error eines Portfolios zu minimieren, ohne jedoch vorab die Anzahl der Wertpapiere festzulegen. Zum anderen kann die Bedingung auch sein, bei einer gegebenen Titelanzahl des Portfolios, einen möglichst niedrigen Tracking Error zu erzielen. Zu diesen Hauptbedingungen lassen sich auch Nebenbedingungen, wie z.B. Volumen des Portfolios mit erfassen. Danach erfolgt die Berechnung des unter den gegebenen Bedingungen optimalen Portfolios durch den Computer.[15]
Vorteile dieser Methode sind zum einen wieder Kostenersparnisse durch geringere Titelanzahl als der Index und die Möglichkeit, mit vergleichsweise geringem Portfolio-volumen einen Index nachzubilden. Größter Nachteil ist die Prognoseunsicherheit des ex-ante Tracking Error. Hier kann es in der Praxis zu Abweichungen kommen.
Das CAPM-Modell geht im wesentlichen von zwei Grundannahmen aus:
1. Alle Marktteilnehmer sind bestrebt effiziente Portfolios zu halten.
2. Es wird unterstellt, daß auf dem Markt ein einheitlicher Preis für Risiko herrscht
Zudem geht das CAPM-Modell von folgenden Annahmen aus:
1. Der Kapitalmarkt ist vollkommen, es existieren keine Steuern und Transaktionskosten.
2. Investoren haben vollständige und homogene Erwartungen an den Markt, der Infor-mationseffizient ist.
3. Es existiert eine risikolose Anlage
Alle Marktteilnehmer halten nun abhängig von ihren Risikopräferenzen Portfolios, die aus einer Mischung zwischen risikoloser Anlage und Marktportfolio bestehen.
Auf diesen Annahmen beruht nun die Bewertungsgleichung des CAPM-Modells:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten[16]
wobei β(Beta) die Entwicklung eines Einzelwertes im Verhältnis zu der Entwicklung des Marktes darstellt. Das Beta der risikolosen Anlage beträgt 0, das Beta des Marktportfolios beträgt 1.
Das Beta eines Einzelwertes kann nun kleiner oder größer als 1 sein. Ist das Beta < 1 reagiert das einzelne Wertpapier unterproportional auf Marktschwankungen, es weist also theoretisch ein niedrigeres Risiko als der Markt auf. Ist das Beta des Wertpapiers > 1, so reagiert dieses Wertpapier empfindlicher als der Markt und beinhaltet somit ein höheres Risiko, da sich das Wertpapier volatiler als der Markt verhält.
Indem man sich nun das Bewertungsmodell des CAPM anschaut wird deutlich, daß Risiko und Ertrag zusammenhängen und ein Mehrertrag im Vergleich zum Marktportfolio nur durch ein höheres Risiko (β) erreicht werden kann.
Zusammenfassend lässt sich nun sagen, daß es laut dem CAPM-Modell nicht möglich ist, einen Mehrertrag gegenüber dem Marktportfolio zu erwirtschaften ohne dafür ein höheres Risiko einzugehen.[17] Wenn man dieses Modell nun in die Praxis überträgt bedeutet dies nun, daß ein Investor, der ein vom Marktportfolio abweichendes Portfolio hält ein „Nullsummenspiel“ spielt. Durch die Abweichung vom Marktportfolio hat er ein höheres Risiko, jedoch keinen zu erwartenden Mehrertrag. Diese Logik führt zu passiven Investments, was in diesem Falle bedeutet, das Marktportfolio zu kaufen und zu halten.[18]
Anbei soll auf die einzelnen Annahmen und Voraussetzungen des CAPM-Modells kritisch eingegangen werden:
- Auch wenn eine Börse ein im Vergleich zu anderen Märkten einen relativ vollkommenen Markt darstellt, existieren dennoch Bewertungsineffizienzen, so da die Preise am Markt nicht immer ihrem zugrunde liegenden „Fair Value“ entsprechen. Dies widerspricht der Prämisse, dass auf dem Markt ein einheitlicher Preis für Risiko herrscht.
- Real existierende Steuern und Transaktionskosten sind der Beweis für die Unvoll-kommenheit des Kapitalmarktes.
- Dass Investoren in der realen Welt keine homogenen Erwartungen an den Markt haben, äußert sich dadurch, daß bei jedem Wertpapiergeschäft zwei gegensätzliche Erwartungen an den Markt aufeinandertreffen (Käufer und Verkäufer). Bei komplett homogenen Markterwartungen der Marktteilnehmer würde kein Börsenhandel mehr zustande kommen.
- Desweiteren ist es theoretisch möglich durch Informationsasymmetrien im Markt unter Nutzung von Insiderwissen Überrenditen zu generieren.
- Problematisch bei diesem Modell ist zudem die Vorabschätzung des Beta-Faktors, der aber als bekannt vorausgesetzt wird. In der Realität liegen lediglich historische Betas vor.
Fazit: Das CAPM-Modell besticht durch seine Anschaulichkeit und Einfachheit. Die Annahmen, die diesem Modell zugrunde liegen beschreiben den Idealzustand des vollkommenen Marktes, sowie das rationale Verhalten der Marktteilnehmer. Die Grundaussagen des Modells sind, daß ein höherer Ertrag mit höherem Risiko einhergeht und die Rendite des Marktportfolios bei gleichem Risiko nicht übertroffen werden kann.
Durch das in der Praxis zu beobachtende oftmals irrationale Verhalten der Marktteil-nehmer (s. auch Behavioural Finance) und die Unvollkommenheit des Marktes können temporäre Ineffizienzen bei der Bewertung von Wertpapieren entstehen, die sich aufspüren und zugunsten der Fondsperformance ausnutzen lassen.
[...]
[1] Vgl. Grill, Wolfgang, Perczynski, Hans: Wirtschaftslehre des Kreditwesens, 1999, S.248
[2] Vgl. Grill, Wolfgang, Perczynski, Hans: Wirtschaftslehre des Kreditwesens, 1999, S.248
[3] Vgl. Garz, Günther, Moriabadi: Portfolio-Management, 2004, S.149-150
[4] Vgl. Garz, Günther, Moriabadi: Portfolio-Management, 2004, S.150
[5] Vgl. Studienwerk der Bankakademie, Privatkundengeschäft, Juni 2004, Teil 5, Kapitel 5.2, S.3-4
[6] Vgl. Studienwerk der Bankakademie, Privatkundengeschäft, Juni 2004, Teil 5, Kapitel 5.5, S.1-13
[7] Vgl. Studienwerk der Bankakademie, Privatkundengeschäft, Juni 2004, Teil 5, Kapitel 5.5, S.15-18
[8] Vgl. www.xtf.de, FAQ ETF (Deutsche Börse Group), “Was versteht man unter dem Tracking Error?”
[9] Vgl. Hehn, Elisabeth: Exchange Traded Funds, 2005, S.9
[10] Eigene Graphik
[11] Vgl. Budinsky, Ralf: Aktienindexfonds, Produktidee und Umsetzung, 2002, S.297, S.305-327
[12] Vgl. Budinsky, Ralf: Aktienindexfonds, Produktidee und Umsetzung, 2002, S.329-335
[13] Vgl. Budinsky, Ralf: Aktienindexfonds, Produktidee und Umsetzung, 2002, S.346, 347
[14] Budinsky, Ralf: Aktienindexfonds, Produktidee und Umsetzung, 2002, S.483
[15] Vgl. Budinsky, Ralf: Aktienindexfonds, Produktidee und Umsetzung, 2002, S.483-485
[16] Garz, Günther, Moriabadi: Portfolio-Management, 2004, S.65-66
[17] Vgl. Fabozzi, Frank J.: Professional Perspectives of Indexing, 1997, S.4-5
[18] Vgl. Grinold, Richard C. und Kahn, Ronald N.: Active Portfolio Management, 1999, S.13-17
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